Das Förderprojekt KI Delta Learning hat neue Forschungsergebnisse zur Skalierbarkeit von KI im Bereich autonomes Fahren geliefert. Am 09. und 10. März 2023 sind die Forschungsergebnisse des Verbundprojekts im Rahmen der Abschlussveranstaltung bei Mercedes-Benz in Stuttgart-Vaihingen von den 17 Projektpartnern präsentiert worden. Im Vordergrund standen Fachvorträge, Expertengespräche und Posterpräsentationen. Der erste Tag richtete sich an die Öffentlichkeit, der zweite Tag war den Mitgliedern der KI Familie vorbehalten. Die mehr als 100 Teilnehmer:innen vor Ort und Dutzende Zuschauer:innen online erhielten umfassende Einblicke in die über dreijährige Projektarbeit. Das Projekt endet offiziell am 30. April 2023.

KI für die Anwendung im Bereich autonomes Fahren wurde bisher nur für bestimmte Verkehrsszenarien wie beispielsweise „Autobahnfahren bei gutem Wetter“ trainiert. In diesem Szenario (Domäne) arbeitet die KI zuverlässig. Damit sie in anderen Umgebungen wie beispielsweise „Autobahnfahren bei Regen“ funktioniert, müssen KI-Algorithmen für diese neue Domäne erneut trainiert werden, was sehr hohe Entwicklungskosten verursacht. Im Projekt KI Delta Learning sind daher nicht zuletzt neue Ansätze des maschinellen Lernens untersucht worden, die ein effizienteres Training von KI-Modulen ermöglicht.

Effiziente KI-Trainingsmethode: Deltas lernen

Ziel des Förderprojektes war es, durch Übertragung von vorhandenem Wissen sogenannte Deltas zu lernen – also die unterschiedlichen Anforderungen zwischen einer vertrauten Domäne und einer neuen Zieldomäne. Das Lernen der Deltas hilft, die gegenwärtigen Lücken zu schließen, die den Technology Readiness Level (TLR) autonomer Fahrzeuge begrenzen und so den breiten Einsatz von KI im Bereich autonomes Fahren hemmt.

Zu den Deltas, die im Projekt adressiert wurden, gehören verschiedene Sensoren, unterschiedliche Verkehrsszenarien – von Landstraßen bis hin zu komplexen Stadtverkehren, verschiedene Länder, unterschiedliche Tages- und Jahreszeiten und Wetterbedingungen, langfristige Verkehrsverschiebungen durch neue Mobilitätskonzepte, neuartige Straßenfahrzeuge und Geräte wie beispielsweise E-Scooter oder Lastenräder und nicht zuletzt die kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-Methoden wie bessere Trainingsstrategien und effizientere neuronale Netzwerke.

KI Delta Learning ist eines von vier Projekten (KI Absicherung, KI Delta Learning, KI Wissen und KI Data Tooling) unter dem Dach der KI Familie, die von der VDA Leitinitiative Autonomes und Vernetztes Fahren initiiert und entwickelt wurde. Unter diesem Dach werden 80 Partner aus der Wissenschaft und der Industrie vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert.

Alle Projekte der KI Familie kooperieren, indem man praktisches Wissen in der vorwettbewerblichen Zusammenarbeit teilt. In einem sich rasant verändernden Umfeld mit hoher Komplexität und starkem Wettbewerbsdruck ist das essenziell. Das gemeinsame Verständnis, vorwettbewerblich Erkenntnisse zu teilen, hilft jedem Partner technologisch auf der Höhe der Zeit zu bleiben und vervielfacht Ressourcen und Investitionen jedes einzelnen.

EICT hat das Projekt im Interesse aller beteiligten Partner koordiniert, den Wissensaustausch und -transfer unterstützt sowie die Einhaltung der Förderbelange sichergestellt. Darüber hinaus war EICT verantwortlich für die Projektkommunikation nach innen und außen und hat nicht zuletzt die Abschlussveranstaltung geplant, organisiert und umgesetzt.

Fotos ©Jürgen Biniasch